MiniMax新一代大模型M2：开源全球领先，实力强劲

上海AI独角兽发布的全新开源模型，在全球范围内引发关注。

10月27日，澎湃新闻记者了解到，MiniMax（稀宇极智）发布并开源了新一代文本大模型MiniMax - M2。在全球权威测评榜单Artificial Analysis (AA)中，其总分位列全球前五、开源第一，成功跻身全球第一梯队，得以与OpenAI、谷歌等硅谷巨头一同竞争。这也是中国开源大模型首次在该榜单中进入全球前五。

在性能上，这款大模型的速度比谷歌旗下的Claude Sonnet 4.5快了近一倍，而价格仅为其8%。

“让每个人都用得起AI，这是我们对AI发展的判断。我们认为AGI一定会实现，并且一定会服务大众、普惠大众。”在不久前的世界人工智能大会（WAIC）上，MiniMax创始人闫俊杰曾表示，在他看来，中国AI企业正凭借“高智能、低成本”的新组合，对全球AI格局发起正面挑战。

性能对标国际，成本大幅降低

此次新发布的M2大模型，进一步降低了大模型的使用成本。其综合成本API（接口）价格设定为每百万Token输入0.3美元/2.1元人民币，输出1.2美元/8.4元，同时在线上提供TPS（每秒输出Token数）在100左右的推理服务（还在快速提升）。

这意味着，其综合成本不到OpenAI旗下旗舰大模型GPT - 5 (high) 的六分之一，并且不到Claude 4.5 Sonnet的十分之一（约为8%）。

在性能方面，MiniMax在代码（Coding）、代理（Agentic）、深度搜索（Deep Search）等多方面进行了优化，通过高效的激活参数设计，实现了智能、速度与成本的最佳平衡。在全球核心权威榜单上，其得分超过了谷歌的Gemini 2.5 Pro、Anthropic的Claude 4.1等最新的SOTA模型。过去国产模型多在文本生成上竞争，如今MiniMax能在“复杂信息检索与推理”中与GPT - 5、Claude这类SOTA模型并列，说明强化学习（RL）与推理优化的策略正在发挥作用。

这标志着，中国开源模型首次在国际通用智能评测体系中达到“第一梯队”水准，真正进入了“可与全球顶尖模型竞争”的阶段。

海外科技巨头点赞

中国大模型的快速发展，也得到了海外的高度认可。

硅谷科技巨头Meta曾在论文中提到，MiniMax的研究是近期强化学习（RL）突破的代表之一，他们在超过40万小时的实验中，采用了MiniMax提出的CISPO损失函数和FP32 Head技术。

这两项技术是MiniMax在强化学习（RL）阶段提出的关键创新点，旨在让模型在“大规模训练”中更稳、更准、更具泛化能力，在同等算力下能“跑得更稳、学得更深、用得更顺”。

知名科技评测平台LMarena第一时间在社交媒体上向开发者推荐M2模型测试；Reddit社区技术大V在基准测试中运行了MiniMax M2，称“它获得了58.3%的分数，这算是相当不错的表现”。

CoreViewHQ联合创始人兼CTO Ivan Fioravant表示，“MiniMax - M2的表现相当出色！甚至比Claude 4.1 Opus还要好，即使在实际使用中也令人印象深刻”。更有海外个人开发者接入API进行了广泛测试，并在技术社区分享真实案例。

OpenRouter作为全球最具影响力的AI模型聚合与调用平台之一，其数据源于真实开发者的使用行为，极具代表性和权威性。M2在其平台上线不到两天，模型调用量已跻身全球前十。

MiniMax方面向澎湃新闻记者表示，M2专为编码与智能体任务深度优化，具备强大的端到端开发与执行能力，可实现多代码文件的自动调试与修复。这款仅有10B激活参数（总参230B）的轻量级模型，在保持卓越性能的同时，实现了更低的延迟与成本，以及更高的吞吐效率，完美契合了新兴多智能体工作流对高效协同与快速响应的需求。

凭借其在代码生成、工具调用和深度搜索方面的卓越能力，M2有望在国内金融、工业、医疗、教育、文化等众多行业的智能化转型中发挥关键作用。

据MiniMax披露，M2发布后两周内开放全球API接口免费调用，此外将上线国内版MiniMax Agent，拥有“高效”与“专业”双模式——前者适配轻量级对话、基础编码等场景，后者则针对全栈开发、专业PPT制作等复杂需求优化，实现不同场景下的高效化。同样，MiniMax Agent在网页端与app限时免费，将普惠进行到底。

中国开源大模型的实力已经引起全球关注，据外媒报道，中国企业正在研发的人工智能模型不仅智能化水平提升，使用成本也持续降低。在业内人士看来，中国在开源大模型上的突出表现，将进一步提升中国在AI产业的话语权——引导全球更多开发者跟随使用，也有利于AI整体生态的开放和完善。未来，中国在开源大模型上的竞争力无疑将继续增强，也将引发更加激烈的行业竞争。

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